记忆

DSH 上 hermes-agent 记忆机制的忠实移植（MEMORY.md / USER.md）：有界双记忆库（2200/1375 字符）、单个 memory 工具（add/replace/remove/batch 全有或全无）、每会话冻结快照注入与 nudge 提醒、DSH 原生 JSON 存储——零外部依赖、零 LLM 成本。

DeepSeek Harness 长期记忆与自进化插件：L0 对话捕获 → L1 记忆提取 → L2 场景归纳 → L3 用户画像，自动召回注入 + 技能合成，纯本地（SQLite FTS5 + jieba，可选向量召回）。

基于本地 Obsidian/Codex 知识库的持久 AI 记忆：5 个 obsidian_memory_* 读写搜索工具，外加侧边栏知识库浏览器。

把 DSH 输入框里的一句话补成完整任务书（角色/目标/约束/输出格式）。引擎是 linshenkx/prompt-optimizer 的逐字节移植：三种优化模式、10 个模板与上游一致；历史为授权制、带版本链与结构对比；每次润色的 token 消耗可见。未经点击不写回、不发送。

把项目文档与长期记忆以纯 Markdown 存进专用 Obsidian 仓库：六个 mem_* 工具（search / read / write / log / brief / admin）、会话第一步的一次带预算召回注入，以及已完成回合的自动蒸馏。Obsidian 无需运行，卸载插件后仓库内容照常可读。

DSH 智能体经验记忆与反思插件：任务后自动整理候选经验，经用户审阅采纳后在相关任务中自动召回。支持来源追溯、按项目检索、冲突处理、使用反馈和到期复核；整理与召回可分别开关，写入 AGENTS.md 需预览并手动应用。面板内置 4 步首次使用引导，看一次后不再出现。

集成 TencentDB Agent Memory，支持对话捕获、结构化记忆提取、自动召回，以及记忆和对话搜索工具。

DSH 知识库插件与 Windows 桌面客户端共享原文件索引、分类、检索及兼容库服务。插件 2.5.5 / 客户端 1.1.2。

让 DSH Agent 通过 Harness² 的 Propose–Probe–Compose 循环，从真实执行证据中持续改进提示词、技能、脚本与领域经验库。

DSH 通用知识库插件：导入 md/txt/json/yml/docx/pdf、目录化管理、FTS5 全文检索（BM25）、Web 管理界面。

大肥鱼饲养手册：基于本地 SQLite 的个人跨会话记忆，支持对话自动学习、伙伴状态与可选语义检索，目前面向 Windows 单人本地使用。

为 DeepSeek Harness 提供会话独立的长期记忆、记忆管理、人设设置和压缩提示词。

智能体回答审查器：每一轮 agent 的最终输出由独立 LLM 重新打分（1-100），低于阈值时携带具体反馈引导 agent 自我修正；评分以角标形式展示在该回答的操作行上（通过=绿、未达标=红，悬停可见重试次数与原因）。闸值配置可从输入框上方视图栏的「Reviewer 配置」标签页（对话 / 轨迹 / 记忆系统 / Reviewer 配置）、本机 127.0.0.1 HTTP 服务或 dsh-better-sidebar 侧栏标签页实时修改。

Minta 记忆引擎的 DSH 原生接入层:合成官方 dsh-mcp-client 行、注册 minta-memory-governance 技能与 session-start 记忆预热,并提供 Minta agent 预设;19 个 MCP 工具由需单独部署的 Minta 引擎(Python/Docker)提供,未部署引擎则无法使用。

Karpathy LLM Wiki 模式的 DSH 知识库系统：wiki-write/wiki-search 技能引导模型写读 Obsidian wiki，零依赖管线（lint/索引/mnemon 记忆体同步/质量闭环），极简生命周期插件注入守则与知识预览，Ollama 兼容代理接 SiliconFlow 语义召回。

11 套按工作流阶段切分的游戏开发 agent 预设——概念、设计、实现、美术与音频、QA、发布、叙事、关卡、引擎——外加一个跨阶段委派的总控，附带 37 个技能。把 Claude Code Game Studios（MIT）的 48 个智能体提示词按阶段重组，每个预设只加载本阶段需要的技能。用 dsh plugin add 安装，装完跑一次 node install.mjs 部署预设所引用的技能。

dsh 的六层本地记忆插件：捕获对话轮次，经 L2 巩固、由分流模型沉淀为 DL3 摘要，每轮注入稳定记忆块并以占位符替代聊天历史。附五个记忆工具与配置页。

为 DSH Web 客户端增加多用户设置面板：使用模式选择、成员管理与在线状态、一人多设备绑定，以及各成员记忆体和知识库的切换与共享。

dsh 跨会话记忆：agent 保存、检索并更新用户偏好、事实与项目决策，重要条目自动注入后续会话，设置面板可浏览、编辑、归档与删除。

把 DeepSeek Harness 接入 Busabase：检索工作区知识、操作结构化记录与应用、将写入提交为可审阅的 ChangeRequest，并在实时卡片中查看结果。

DeepSeek Harness 跨会话 Markdown 记忆插件，支持专题渐进披露、后台蒸馏、项目隔离和热更新，对齐 Claude Code 记忆机制。

自动复盘：对话收尾后自动把有价值的经验蒸馏成可复用的技能（skill）存入技能库，支持信号加速触发、手动立即复盘、审批模式与技能库治理（归档/恢复，永不直接删除）。

跨会话记忆，零 token 确定性召回（bigram-Jaccard 与 FTS5 BM25 经 RRF 融合，中文分词精确）；重复观察会强化已有理解而非堆叠重复；过程性知识结晶为 SKILL.md，就地精炼升级，走 active-stale-archived 生命周期治理，归档可逆、可回滚。摄入与处置各有一档用户可选的自治程度，冲突与高重要写入始终交人工复核，任何档位都不会自动删除。需要 Node 22.5+。

自进化团队记忆，以纯 Markdown 存于 Git：原生 Cordis 插件注册 38 个裸名记忆工具，并按每次组装动态注入 prompt-signals 段；含 RPE 强化、衰减与睡眠巩固；与 Claude Code（MCP）、OpenClaw 宿主共享同一数据仓；已对 DSH 0.1.0-rc.6 实测。